苹果公司最近为其多模态人工智能模型MM1推出了重大更新，将其升级为MM1.5版本。这次升级不仅仅是简单的版本号变更，而是全方位的能力提升，使得模型在各个领域都展现出了更强大的性能。MM1.5的核心升级在于其创新的数据处理方法。该模型采用了以数据为中心的训练方法，精心筛选和优化了训练数据集。具体而言，MM1.5使用了高清晰度的OCR数据和合成图像描述，以及优化的视觉指令微调数据混合。这些数据的引入使得模型在文字识别、图像理解和执行视觉指令等方面都有了显著提升。

最近，苹果 AI 研究团队推出了他们的新一代多模态大语言模型（MLLMs）家族 ——MM1.5。这一系列模型能够结合文本、图像等多种数据类型，向我们展示了 AI 在理解复杂任务方面的新能力。像视觉问答、图像生成和多模态数据解读这样的任务，都能在这些模型的帮助下得到更好的解决。多模态模型的一个大挑战，就是如何在不同数据类型之间实现有效的交互。过去的模型常常在处理文本丰富的图像或者细粒度视觉任务时遇到困难。因此，苹果的研究团队在 MM1.5模型中引入了创新的数据中心化